# Weaviate

[Weaviate](https://weaviate.io/) 是一款开源的向量数据库。它允许您存储数据对象和来自您喜爱的机器学习模型的向量嵌入，并能够轻松扩展到数十亿个数据对象。

`Weaviate` 是什么？

- Weaviate 是一种开源的向量搜索引擎数据库。

- Weaviate 允许您以类似类属性的方式存储 JSON 文档，同时将机器学习向量附加到这些文档上，以在向量空间中表示它们。

- Weaviate 可以独立使用（即带上您的向量），也可以与各种模块一起使用，这些模块可以为您进行向量化并扩展核心功能。

- Weaviate 具有 GraphQL-API，可轻松访问您的数据。

- 我们的目标是将您的向量搜索设置投入生产，以便在短短几毫秒内进行查询（查看我们的[开源基准测试](https://weaviate.io/developers/weaviate/current/benchmarks/)，看看 Weaviate 是否适合您的用例）。

- 在不到五分钟的时间内通过[基础入门指南](https://weaviate.io/developers/weaviate/current/core-knowledge/basics.html)了解 Weaviate。

**Weaviate详细信息：**

`Weaviate` 是一款低延迟的向量搜索引擎，支持不同媒体类型（文本、图像等）。它提供语义搜索、问答提取、分类、可定制模型（PyTorch/TensorFlow/Keras）等功能。Weaviate是用Go从头开始构建的，可以存储对象和向量，允许将向量搜索与结构化过滤和云原生数据库的容错性相结合。所有这些都可以通过GraphQL、REST和各种客户端编程语言访问。

## 安装和设置

安装 Python SDK：

```bash
pip install langchain-weaviate
```

## 向量存储

存在一个围绕`Weaviate`索引的包装器，允许您将其用作向量存储，无论是用于语义搜索还是示例选择。

要导入此向量存储：

```python
from langchain_weaviate import WeaviateVectorStore
```

有关 Weaviate 包装器的更详细说明，请参阅[此笔记本](/docs/integrations/vectorstores/weaviate)。